你将学习:
- 由于机器人日益复杂，可靠性面临挑战。
- 为什么非易失性存储器是数据记录的更好选择。
- 为什么许多机器人设计师将F-RAM作为首选内存?
- 其他存储类内存选项。
工业4.0的部分愿景是将智能传感器与工业设备结合起来，以提高生产率、提高可靠性和降低运营成本。这些传感器中的许多将以无线方式连接，或者彼此之间(例如，通过一个网格配置)，或者通过一个传感器网关。然后，这个网络将连接到云端，在那里数据可以被收集、分析和处理。工业物联网(IIoT)与物联网的不同之处在于，设备需要实时运行，并满足工业可靠性标准。
工业机器人是一种特殊的工业设备，可以高效、准确地执行手工任务，并具有可重复性。自20世纪60年代以来，它们一直被用于商业工厂。随着工业4.0的到来，这些机器人正在整合智能和新功能，使智能工厂成为可能。
除了在他们所表演的任务中更灵活，工业机器人还能够收集和分析关于自己的数据，以提高生产力，服务质量和可靠性，同时降低整体总体拥有成本。当连接到云时，可以识别所有机器人的操作模式和趋势。
例如，可以通过分析故障来创建预测维护算法，当机器人的运行轮廓与随后遇到问题的类似机器人的轮廓相似时，该算法会触发警报。其结果是，这些问题能够在导致设备故障和停机之前得到解决，最大限度地减少生产损失。
随着更多工业自动化OEM投资机器人技术，工业机器人的加速仍在继续。beplay体育手机登录自2016年以来，机器人行业的增长率为7.6％（复画），甚至考虑到与全球Covid-19大流行相关的生产下降（图。1）．
工业机器人的开发商将在未来几年面临一连串的问题。随着这些系统变得更加复杂，能够保证可靠性变得越来越重要。本文将以数据日志的形式探讨从工业机器人收集运营数据的挑战，包括如何处理必须收集的数据量，以及如何在系统故障期间最小化数据丢失。
工业机器人的复杂性
工业机器人最基本的形式是由机械手和控制器组成。机械手，通常被称为机械臂，可以移动、旋转和执行动作。控制器驱动并控制机械手（图2）．
每个机器人机械手的各个部分由机械关节连接，每个机械关节提供一个运动轴。一个典型的机械手有六个活动关节或六个运动轴。
每个轴由高精度伺服或步进电机移动，被限制在特定的运动范围内。此外，每个轴以不同的速度移动，通常在数据表中以每秒移动的度数列出。运动范围越大，关节的最高速度越快，控制运动所需的精度就越高。对更大的协调和精度的需求也增加了需要从跟踪机械手的每个传感器记录的操作数据量。
从可靠性的角度来看，工业机器人必须能够从各种电力事件中恢复，例如电力损失。理想情况下，一旦电源事件被解决，机器人可以从它停止的地方恢复操作，即使系统被重置。
为此，每个电机必须能够保存关键参数和数据状态，包括手臂的旋转角度和位置。类似地，控制器需要维护一个详细的控制日志，记录每个轴的操作参数，包括它的命令位置、编码器值和负载。
此外，控制器必须保持自己的伺服电机日志跟踪速度，转矩，电机反馈传感(即，电流，位置，速度)和运动角度。可靠地记录所有这些数据需要某种形式的非易失性内存，以便数据在断电时不会丢失。
用于数据日志的非易失性存储器
在过去的几十年里，关键数据一直保存在有电池支持的SRAM中。然而，这种方法有许多缺点:
- 需要几个组件(电池，电源管理控制器)，消耗更多的PCB空间，并增加故障点的数量。
- 为了避免电池受热，电池通常在回流工艺后安装，增加了制造成本。
- 工业机器人经常暴露在振动中，这可能导致固定电池的连接器出现机械故障，从而降低整体可靠性。
- 电池需要维护和更换典型工业机器人的延长使用寿命。
- 电池不符合RoHS要求，给操作人员带来了处理问题。
由于这些原因和其他原因，原始设备制造商已经转向非易失性存储设备来取代电池支持的SRAM。的表格显示了oem可用的非易失性存储技术的选择。
由于EEPROM的持久性较低，在大多数应用程序中，它可以被淘汰。工业机器人全天候运转，必须记录大量的实时数据。由于这些机器人可以连续工作多年，EEPROM最终会磨损，因此不是一个可行的选择。
闪电侠的耐力也有限。然而，闪存的持久性问题通常可以使用在主机处理器上的软件中实现的磨损均衡技术来解决。当一个块的错误开始超过一个设置的阈值时，磨损均衡算法将数据移动到一个可靠执行的块。
磨损均衡是有效地增加记忆体的使用寿命，通过均匀地散布磨损在闪光。然而，在整个内存中跟踪和移动数据的过程是以增加复杂性为代价的，这增加了主机CPU的负载，并引入了写操作的延迟。
也许在使用Flash进行数据记录时最重要的考虑因素是它在块中写入数据。必须在缓冲区中收集日志数据，直到整个块准备写作。磨损升级算法，可以在大型表中涉及基于软件的查找，然后选择应写入数据的块。最后，Flash必须首先在写入之前删除块。
只有在这些任务完成后，日志数据才能被写入。所有这些因素都会导致在块中的第一个数据位被捕获到实际存储在非易失性内存中之间有一个相对较长的延迟。
实时可靠性
如前所述，数据日志的两个主要原因是随时间进行的性能分析和功率事件恢复。对于这两个函数，最重要的信息无疑是在故障发生时收集的数据。
在断电的情况下，这些数据将被用来恢复和恢复工业机器人离开的地方的操作。对于性能分析，这些“最后时刻”数据对于理解故障发生之前发生了什么以及可能导致故障发生的原因至关重要。
当系统故障或电力事件发生时，几乎没有时间做出反应。使用flash和EEPROM，缓冲区中的任何内容都会丢失。然而，这是最重要的数据。写入内存的时间越长，丢失关键数据的风险就越大。考虑一个在昂贵部件上运行的高精度机器人。如果机器人遇到电源故障，系统需要能够以很高的精度复位到它离开的地方。否则，该部件可能需要报废。
为了保持具有高可靠性的操作参数和数据日志，必须捕获数据并连续地存储在非易失性存储器中。出于这个原因，机器人设计师正在搬到铁电随机存取记忆（F-RAM）。从中可以看出表格， F-RAM提供了许多优点，使其成为存储关键操作参数和数据日志的首选。
耐力为1014.写入周期，F-RAM有效地为数据记录应用有效耐受性。此外，不需要佩戴型佩戴，简化并降低写入内存的延迟。
影响写入速度也是F-RAM是一个不需要擦除周期的随机存取存储器。由于数据可以立即存储在非易失性存储器中，因此无需缓冲数据块。此外，F-RAM的随机接入性质消除了存储器寻呼的延迟延迟。捕获数据时，它立即存储。
数据记录的趋势
开发人员必须决定是在主控制器中集中记录数据，还是在每个电机的边缘记录数据。今天，数据日志应用程序在电机上需要高达1 Mb，控制器需要高达16 Mb。
对于高速应用，比如六轴机器人控制器，英飞凌的最新一代非易失性记忆，excelonF-RAM.，提供更高密度的内存与四SPI接口，以帮助提高吞吐量。对于数据记录需求较小的应用程序，Excelon F-RAM采用了低密度的串行外围接口(SPI)。
然而，随着工业机器人中轴和传感器的数量不断增加，数据记录需求只会扩大(图3)．与此同时，基于人工智能的性能和预测维护算法将需要访问更大范围、更高粒度的参数，这增加了必须收集和存储的总体数据量。
将影响非易失性存储器密度的另一个趋势是将功能移至更靠近网络边缘。在每个电动机中实现可靠性和功能安全特征消除了在进行响应之前必须将数据发送回主控制器的延迟。
许多制造商正在每个电机上采用迷你控制器，其动作由主六轴控制器协调。因此，每个电动机跟踪其自己的参数和传感器。反过来，这将使可以将更高级的AI和机器学习（ML）能力移动到边缘以及各个电机。
工业机器人的其他存储级记忆
除了数据记录的记忆之外，工业机器人还使用系统内的所有其他内存技术，包括将引导码存储为扩展内存。随着行业4.0的出现，需要保护系统免受网络威胁的兴奋。
黑客的主要目标之一是闪存设备，它存储引导代码、安全密钥和其他对正确的系统功能至关重要的关键数据。在这方面，英飞凌发展了永远安全也不闪光这符合功能安全标准，并具有综合安全性，以保护代码被攻击。
机器人控制器的复杂性不断提高，使得许多机器人也拥有了自己的薄膜晶体管(TFT)显示器，除了可以远程控制外，还可以支持与技术人员的直接交互。对于缓冲数据、音频、图像和视频，或用作数学和数据密集型操作的便笺簿，HyperRAM是一个很好的适合作为工业显示器的扩展存储器。它的吞吐量高达800MB/s，通过一个低引脚数的串行HyperBus接口。
结论
数据记录是工业机器人的基本特征，可以在不影响生产的情况下从故障和电源事件中恢复过来。通过提供能够推动这些应用程序创新的数据，数据日志在实现新兴的AI和ML功能(如预测性维护)方面也扮演着重要角色。
F-RAM有效的无限续航能力，结合其即时非挥发性、高吞吐量和可靠的数据捕获，使其成为工业机器人高性能数据记录的非挥发性存储器的强大选择。在电源事件中数据损失最小，F-RAM使机器人可以执行甚至高精度的恢复，在复位或故障之前，机器人可以在停止的地方继续操作。
F-RAM有低密度和高密度可符合不同应用的要求。这也使开发人员能够灵活地满足下一代机器人的不断变化的需求，因为AI和ML能力更接近边缘。
